📊 データ分析（GPT-4.1による）
### データ分析レポート
このレポートでは、2025年の3日間にわたるWEIスコアのサンプルデータについて分析を行い、各要素の特徴的な推移や背後にある要因を考察しています。
#### 時系列推移
– **総合WEI**: 7月1日時点で0.6625から始まり、同日中の別の記録で0.775に急上昇、その後若干減少して0.725で安定しています。この期間は全体的な上昇傾向が見られ、特に評価の中盤に顕著な増加があります。
– **個人WEI平均**: 同様に、7月1日に0.6375から0.725へ、7月2日に0.7にわずかに減少しています。個人の生活の質が向上した様子を示しています。
– **社会WEI平均**: 社会関連のWEIは全般的に高く、7月1日では0.6875から0.825と急成長し、7月2日には少し減少して0.75で安定しています。この劇的な上昇は、特定の社会的イベントや政策の影響が考えられます。
#### 各詳細項目の推移
– **経済的余裕**: 0.65から0.75の上昇は、経済的環境の改善または個人の経済状況の向上を示唆しています。
– **健康状態**: 安定的に高水準で推移し、全体的に健康状態が良好であると判断できます。
– **心理的ストレス**: やや低めのスコアから少し上昇後、わずかに減少。この変動は、個々の心理的課題や一時的な生活環境の変化を反映している可能性があります。
– **自由度と自治**: やや上昇していますが、依然として他項目と比較して低いままです。個別の自由度に対する制約が存在するかもしれません。
– **公平性・公正さ & 持続可能性と自治性**: 特に公平性・公正さは大幅に上昇。社会的平等の推進が図られた結果か、または評価方法に影響を与える出来事が起こった可能性があります。
– **社会基盤・教育機会 & 共生・多様性・自由の保障**: これらは総じて高水準で、持続的な社会的多様性の維持が期待されます。
#### 異常値
– データセットに異常値は特に検出されていませんでした。
#### 季節性・トレンド・残差
– 長期的なトレンドは日付範囲が短いため特定しづらいが、短期間で急変することから、季節的要因よりも突発的な外部要因が強く影響していると推測されます。
– 残差はほとんどないが、データが短期であるため、グラフ解釈には注意が必要です。
#### 項目間の相関
– 暫定的ながら、社会関連項目（公平性、公正さ）と社会的持続可能性の項目は高い相関がある可能性があります。これらは社会の構造的要因に依存することを示唆しています。
#### データ分布
– 箱ひげ図によると、各スコアの中央値近くにはある程度のバラつきが観察され、特に金融と心理的ストレスにおいて顕著です。全体として極端な外れ値はありませんでした。
#### 主要な構成要素 (PCA)
– PC1が97%の寄与率を示し、主要な変動要因のほとんどは単一の因子によって説明されることを示しています。これにより、最も重要な要素は共通の基本的背景（例えば経済や政策の影響）である可能性があります。
このデータは社会的および経済
総合WEI 時系列散布図（静的）
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– グラフのデータは開始直後に少しの変動があり、その後急激に変化していません。
– 予測データ（ランダムフォレスト回帰、線形回帰、決定木回帰）では、今後の増加が示唆されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特に大きな外れ値や急激な変動は見られません。WEIスコアに関しては、実績データが比較的安定しています。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績データを示しており、過去のデータが少しだけ表示されています。
– 緑の丸は前年の比較データを示しており、未来のトレンドについてのプランニングに使用されると考えられます。
– 線は様々な回帰モデルの予測を示し、将来のスコアの上昇を示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと予測データが対比されており、異なる予測手法が将来の値に対してどう異なる予測をしているかが示されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 統一されたスコア範囲内で異なる予測手法が似た将来傾向を示しているため、選択する予測手法によって大きな違いはないかもしれません。
6. **直感的な洞察と影響**
– このグラフを見ると、生活カテゴリーのWEIスコアが現在は安定しており、今後改善が見込まれるという見方ができます。
– ビジネスや政策の観点からは、予測された改善に基づいて戦略を検討・適用することが可能でしょう。
– 予測スコアが上昇していることから、ポジティブな展望や計画策定が可能な状況と考えられます。社会的には、生活の質や幸福度の向上が期待できるかもしれません。
個人WEI平均 時系列散布図（静的）
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– 初期段階では、実績（青いプロット）が0.6からスタートし徐々に上昇しています。この傾向は上昇していますが、期間が非常に短いため、最終的なトレンドを判断するのは難しいです。
– 2026年近くの値（緑のプロット）が示され、前年度比がここで重点的に示されています。主に一定の水準（約0.8）を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値や急激な変動は現時点のデータから見受けられません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色のプロットは実績データです。最も信頼性のあるデータと考えられます。
– 緑色のプロットは前年比を示し、特に後期の評価が目立ちます。
– ピンク、紫などの線は予測モデルの異なる手法を示しています（線形回帰、ランダムフォレスト回帰など）。それぞれのモデルが異なる予測を提供していることがわかりますが、大きな差異は見られません。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 現在の実績データと予測値の間に大きな差異はありません。相関性が高いように見受けられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 予測と実績は近しい値を示すため、これまでのデータに基づく予測が妥当である可能性が高いです。
6. **直感的な理解と社会的影響**
– 直感的には、これは個人の生活や生産性に関する計測で、特に将来にわたる性質をうまく予測しているように見受けられます。
– ビジネスや社会の観点から、現在の傾向が持続すれば生産性や健康、幸福度の向上が期待できるかもしれません。ただし、評価が短期間であるため長期的にはさらなるデータが必要です。
このグラフから得られる主要な洞察は、生活や生産性に寄与する要因が安定しており、将来的にも良好な状態を維持すると予測されています。各手法の予測が一致していることから、現状は比較的安定していると考えられます。
社会WEI平均 時系列散布図（静的）
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
1. **トレンド**:
– 現在のデータで確認できるのは、開始直後における若干の下降傾向だけで、長期的なトレンドを明確に把握するにはデータが不足しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 目立った急激な変動は見られませんが、予測データが異なる結果を示しており、特にランダムフォレスト回帰の予測は実績とかなり異なります。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 青い点は実績値を示し、やや安定した水準にあります。
– 緑の点は前年の比較データで、全体的に高い位置にあります。
– 複数の予測が行われており、取られる手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）によって異なる予測を提供しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測が大きく異なることから、データの変動が予測困難である可能性が示唆されています。特に、過去のデータと最新のデータが分断されているため、変動パターンを掴むのは難しいです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 相関関係を判断するには情報が不足していますが、過去と未来のデータ間に何らかの分断や不一致があるように見えます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 予測の不一致と実績の乖離は、この指標が不安定であるか、予測モデルが現状を正確に反映していない可能性を示します。社会やビジネスへの影響としては、指標の変動が生活に大きく影響する場合、予測精度の向上が求められるでしょう。また、前年との水準の差異が大きいことから、状況の変化がある可能性が高いです。適切な対応策や将来の計画立案が課題となるでしょう。
個人WEI（経済的余裕） 時系列散布図（静的）
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
## 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**
– グラフの初期段階（2025年7月前後）で、実績データ（青色のプロット）は0.8の近辺で測定されています。
– 予測データ（緑色、灰色の線）が後の期間で0.6から0.8の範囲で提示されています。これにより、現在の段階から経済的余裕スコアが変動することはあまり予想されていません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 予測値には大きな変動は見られませんが、初期段階の実績値にはわずかな変動が見られる可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– **青のプロット**（実績）は過去の測定データを表しています。
– **緑と灰の線**は、異なる回帰アルゴリズム（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）による予測を示しています。それぞれが微妙に異なる予測を提供しているものの、全体的には非常に似ています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なる予測手法すべてで、大きなズレがなく、比較的一貫した予測が行われています。これにより、統計予測モデルの信頼性がある程度確認できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 予測範囲は狭く、経済的余裕のスコアが安定していることを示唆しています。しかし、外れ値として前後の期間におけるデータ不足や予測モデルの限界があるかもしれません。
6. **人間が感じる直感やビジネス・社会への影響**
– このグラフから直感的に感じられるのは、個人の経済的な余裕が現在安定しているが、急な変化は予測されていない点です。この状況は、経済的計画や投資における安定的な見通しをもたらし、人々の安心感を高める可能性があります。
– ビジネスへの影響としては、経済的安定を重要視し、リスクの少ない戦略を採る傾向が強まるかもしれません。
このグラフは各予測モデルがほぼ一致して経済的余裕の安定を予測している点で、将来の計画に対して信頼性のあるデータが提供されていると評価されます。
個人WEI（健康状態） 時系列散布図（静的）
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
グラフの分析を行います。
1. **トレンド**:
– 初期の数日間にわたって、スコアの急激な上昇が見られ、その後は横ばい状態を維持しているようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 最初の期間で急激な上昇が確認できます。この急激な変動は、何らかの特別な要因やイベントが影響した可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色の点は「実績（実績AI）」を示しており、より現実的な観測値を表現しています。
– 赤色の ❌ は「予測（予測AI）」を示し、未来のスコアの予測値を表しています。
– 緑色の〇は「前年（比較AI）」を表し、前年の値と比較してどのように変化しているかを示します。
– 線はそれぞれ異なる予測モデルを表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 現在のデータと過去の予測値及び前年の値との比較がグラフ上で行われています。予測と実績の間には若干の差が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 線形回帰や決定木回帰、ランダムフォレスト回帰など異なる予測モデルが適用されていますが、それぞれのトレンドは平行しており、安定した予測がなされているようです。
6. **直感およびビジネス・社会への影響**:
– 人間が直感的に感じるであろうこととして、最初の急激な変動は重要なイベントがあったのではと考えるでしょう。
– ビジネスや健康管理の観点からは、このような急激な上昇がどのようにして達成されたかを分析することで、同様の成功を再現または維持するための戦略が考えられるでしょう。
このグラフから、人々は健康状態の改善や維持のための具体的な施策を見つけ出そうとするかもしれません。また、予測と実績の差を埋めるための戦略調整が必要とされるかもしれません。
個人WEI（心理的ストレス） 時系列散布図（静的）
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
このグラフについて、以下の点を分析および考察します。
1. **トレンド**:
– 実績（青い点）は左側に集中しており、その後のデータがありません。期間全体での変化やトレンドは不明です。
– 予測データは表示されていませんが、各予測方法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は異なる傾向を示す可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データに特異な外れ値や急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データを示しています。
– 緑の円は前年度の比較用データで、やや離れた位置にプロットされています。
– ピンクの線はランダムフォレスト回帰による予測ですが、実績部分に対して短い期間しか示されていません。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– スコアが実績と前年度データで異なるコンテキストで集計されているように見え、時間の経過に伴う変化を直接的に比較しにくいです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 現段階ではデータポイントが限られているため、明確な相関関係や分布の特性を見極めることは困難です。
6. **人間が直感的に感じることと影響**:
– 初期の実績データは安定していますが、その後の動向が不明なため、心理的ストレスレベルの総合評価には限界があります。
– 予測モデルが複数存在しており、異なる手法でストレス評価の信頼性を高めようとしていることが示唆されます。
– ビジネスへの影響としては、心理的ストレス管理における予測モデルの活用や改善の可能性が考えられ、社会全体では働き方改革やメンタルヘルス対策に関するインサイトが得られるかもしれません。
この分析からは、データの全期間をカバーする追加情報が必要であることが示唆されます。予測モデルの改善やデータ取得の最適化が今後の課題と言えるでしょう。
個人WEI（自由度と自治） 時系列散布図（静的）
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフには期間が2つに分かれており、初期と終盤にデータが集中しています。
– 初期（2025年7月付近）には安定的でわずかに上昇傾向のあるデータがあります。
– 終盤（2026年5月-7月付近）は再びデータが現れますが、依然としてスコアが大きく変動していません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特に目立った外れ値や急激な変動は見られません。安定したスコアです。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点（実績AI）が初期段階で示されており、比較的密にプロットされています。
– 緑の点（比較AI）は終盤に表示され、ややちらばっています。
– 紫の線（ランダムフォレスト回帰）は初期の実績（実績AI）を補完しているようです。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 初期の実績データと終盤の比較データの間に直接の相関は見られませんが、初期のデータに基づいて予測や比較が行われた可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期の青いデータポイントは比較的一貫性があり、終盤の緑のデータポイントはやや広がりがあります。しかし、どちらも同じスコア範囲内に位置しているため、全体として大きな変動は見られません。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人間の直感としては、全体として安定的なWEIスコアが維持されていると感じるでしょう。大きな変動がなく、生活における自由度と自治の状況がある程度守られている印象です。
– ビジネスや社会への影響としては、WEIスコアが安定していることで、予測可能性が高く、関連施策やプログラムにとって好材料になる可能性があります。ただし、変動が少ないことから、新たな成長機会やチャレンジの必要性も示唆されます。
社会WEI（公平性・公正さ） 時系列散布図（静的）
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
### グラフ分析と洞察:
1. **トレンド**:
– グラフの初期には、WEIスコアの急激な上昇が観察されます。その後、安定して高いレベルを維持しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に目立った外れ値や急激な変動は見られません。スコアの変動は初期に集中しています。
3. **各プロットや要素**:
– 青いプロットは「実績AI」で、一連の評価日で高い安定したスコアを示しています。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測線（紫色、水色、ピンク色）は、初期の急上昇後に安定性を予測しています。
– 緑色のプロット「前年（比較AI）」は、他のデータ点より後の時点で評価されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと予測データ（様々な手法）が初期の急上昇以降、同様のスコア範囲内で推移しており、全体として整合性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 一貫した高スコアの維持は、モデルが公平性・公正さに関して一貫性を保持していることを示唆しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 初期の改善後の安定したスコアは、生活の公平性や公正さに関する施策が効果的であった可能性を示唆しています。
– ビジネスや社会への影響として、組織や政府が実施している政策が持続的な効果を上げているといえるでしょう。この結果は、多様性や公平性の向上を目指す取り組みの成功を示しているかもしれません。
このグラフは、短期間での大きな改善が可能であり、その後の維持が重要であるという点で直感的に理解しやすいモデルケースを提示しています。
社会WEI（持続可能性と自治性） 時系列散布図（静的）
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
### グラフの特徴と洞察
1. **トレンド**
– グラフは360日間のWEIスコアの推移を示しています。始めに、2025年7月付近で実績（青）が高い水準を保ち、その後のデータポイントは乖離しています。
– その後の2026年5月以降、比較AI（薄緑）のスコアが再び高い水準に達しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 目立った急激な変動や外れ値はグラフ上では特に見られないようです。むしろ、データがある期間空いていることが特筆されます。
3. **プロットの要素**
– 青の実績AIが初期に示され、乖離があります。
– 薄緑の比較AIは、過去のデータと2026年5月の時点での進捗を示し、安定した状態かつ高いスコアを持っています。
– 紫の線はランダムフォレスト回帰による予測を示しています。
4. **複数時系列データの関係性**
– 各要素は異なる期間でスコアを示しています。初期の実績AIから比較AIへの移行は、一時的にデータが欠落していることを示唆します。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 分布は始めと終わりに集中しています。中間のデータが欠落していますが、予測に基づく高い水準に保たれているため、モデル全体が安定していることを示しています。
6. **直感的な洞察と影響**
– 初期の高い実績と後の予測による高スコアを見て、人々は全体の持続可能性が向上していると感じるかもしれません。
– 社会やビジネスにおいて、持続可能性が確保される環境やポリシーが一貫して提供されることは、長期的な信頼性や自治性の向上に寄与すると思われます。
このグラフは、持続可能性と自治性における時間と共に向上する進展を示唆し、ビジネス戦略や政策形成において、長期的な計画の価値を強調する要素として考えられます。
社会WEI（社会基盤・教育機会） 時系列散布図（静的）
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
このグラフは、「生活カテゴリ 社会WEI（社会基盤・教育機会）」のスコアについて、360日間の時系列変化を示しています。以下の観点から分析します。
1. **トレンド**:
– 初期の段階で急激な下降があります（ランダムフォレスト回帰の紫色の線）。
– その後の実績や予測が横ばい状態に見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に急激な変動は、ランダムフォレスト回帰で描画された線が大きく下降した部分に見られます。
– 他の予測手法（線形回帰、決定木回帰）はほぼ横ばいのパターンを示しています。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 実績（青い点）は比較的一定です。
– 比較AIとされる緑色の点も一定で、前年との比較を示していると考えられます。
– 赤い「X」で表された予測は、実績と比べて少し変動が見られますが、全体的に横ばい。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測の間には、予測全体の信頼性を裏付ける整合性があります。
– ランダムフォレストの急な下降は、他の予測手法との不一致を生んでいます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データポイントが密集している領域は少なく、全体的に疎な分布。
– このことは、データのばらつきを示唆しています。
6. **このグラフから人間が直感的に感じること、社会への影響**:
– 直感的には、予測が誤差や不確実性を含んでいることがわかりやすく示されています。
– 社会基盤や教育機会には、不安定な要素が含まれており、特に政策や施策に注力が必要とされる可能性があります。
– ビジネスへの影響としては、教育関連の計画やインフラ投資に慎重な判断を下す必要があることを示唆しています。
全体として、データの不均一さと一部の予測手法における乖離が気になります。これにより、決定的な結論を得るためにはさらなるデータ分析が必要かもしれません。
社会WEI（共生・多様性・自由の保障） 時系列散布図（静的）
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
このグラフの分析を進めます。
1. **トレンド**
– 初期段階での実績（青色）では高いスコアを示していますが、その後急激に下降しています。
– 終盤では前年度のデータ（緑の円）が高い位置にあり、安定しているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 下降は予測（紫色）が大幅に下がっていることを示しており、この急な変動は外れ値として見なせます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 実績（青色）：最初は高いが急下降。
– 予測（赤色X）：点状データによる予測。
– 前年（緑の円）：現在のデータよりも高い位置。
– 予測の下限（灰色範囲）と他の予測モデル（薄い色の線）：異なる方法での予測値。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績が下降した後、異なる予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）がいずれも低い予測を示しています。
– 前年のデータが非常に高い状態を維持しているため、全体の相関関係は明確に特定しにくいです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と予測の大きなギャップが見られ、予測は大きくばらついています。
6. **直感的な洞察および社会・ビジネスへの影響**
– 初期の実績の高さと急な下降が注目される点であり、人々は社会の変化や不安定さを感じるでしょう。
– 前年の高スコアと対照的な現状は、社会における変動の激しさや政策の変化が影響している可能性があります。
– ビジネスにおいては、不安定な社会条件が影響している可能性が考えられ、状況を安定させるための施策が求められます。
このグラフから、急激な変動に対する警戒と、将来の安定した社会・ビジネス環境の構築が重要であることが示唆されます。
総合WEI 時系列散布図（インタラクティブ）
このグラフはインタラクティブであり、マウス操作で詳細なデータを確認できます。
個人WEI平均 時系列散布図（インタラクティブ）
このグラフはインタラクティブであり、マウス操作で詳細なデータを確認できます。
社会WEI平均 時系列散布図（インタラクティブ）
このグラフはインタラクティブであり、マウス操作で詳細なデータを確認できます。
総合WEI 時系列ヒートマップ
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
グラフを詳細に分析し、視覚的な特徴とそこから得られる洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– このヒートマップは2日間のデータを示していますが、360日分のデータを含むようには見えません。
– 色の変化から見る限り、2025年7月1日と2025年7月2日で大きな変化があります。1日は低いスコア、2日は高いスコアとなっています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 1日から2日にかけての急激な変動が観察されます。これは外れ値や特定のイベントによる影響を示唆しています。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**:
– 色の濃淡がスコアの大小を示しています。濃い紫は低いスコア、明るい黄色は高いスコアです。このカラースケールにより、視覚的にスコアの変動が確認できます。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**:
– 日単位での比較が可能で、特に両日間の違いが明確に示されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 2日間のみの比較で相関関係を見つけるのは難しいですが、単日のデータの特徴は明確です。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– 大幅な変化は、短期間での急な需要の変動やイベントの影響を示唆している可能性があります。
– ビジネスにおいては、急激な変化に対応するための迅速な意思決定が必要かもしれません。
– 社会的には、特定の要因（例えば、祝日や災害）がこの変動に影響を与えた可能性があります。
全体として、このグラフからは、特定の2日間における生活カテゴリの動向に顕著な変化があり、この背景にある要因をさらに調査する必要があると考えられます。追加のデータがあれば、より詳細な分析が可能になるでしょう。
個人WEI平均 時系列ヒートマップ
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
以下のヒートマップから得られる分析と洞察を示します：
1. **トレンド**:
– 現在のヒートマップには、特定の2日間（2025-07-01と2025-07-02）だけが示されており、それ以上の長期的なトレンドは読み取れません。
– 縦軸が時間帯を表しているようで、各日の異なる時間帯の活動やスコアが色で示されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月1日は全体的に低スコア（暗い紫色）で、一貫しており、特異な変動は見られません。
– 7月2日は高スコア（明るい黄色）で、こちらも時間帯にかかわらず一貫しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の違いがスコアの高低を示しています。明るい黄色は高スコア、暗い紫色は低スコアを示しています。カラー バーからわかるように、範囲はおおよそ0.6825から0.7000です。
– 各マスが特定の日時や時間帯を表します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 現在のデータは2日間のみなので、他の日や長期的な関係性は確認できません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間帯によらず、1日全体が同一のスコアを持っていることは稀であり、何らかの方法で集約・平均化されている可能性があります。
6. **直感的な見解と影響**:
– このヒートマップからは特定の2日の活動の違いが強く視覚化されています。
– 企業において、業務状況やパフォーマンスの異常を検知するのに役立つかもしれません。低スコア日は効率の改善を検討する指標として利用できるでしょう。
– 社会全般では、特定の日の活動パターンを分析し、何らかの要因（例えば、イベント、休日、天候）による影響を理解するのに利用できます。
この分析は視覚的な情報に基づくものですので、他のデータソースやコンテキストと合わせて解釈する必要があります。
社会WEI平均 時系列ヒートマップ
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
このヒートマップを分析すると、以下のような視覚的特徴と洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 日付が2025年7月1日と2025年7月2日の2日間のみが示されているため、長期間のトレンドを把握するのは難しいです。しかし、特定の時間帯ごとのスコアの変動が可視化されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 現在提示されているデータでは、2025年7月1日の19時に非常に高いスコア（黄色）が観察されます。一方、8時の時間帯はかなり低いスコア（紫色）です。
3. **各プロットや要素の意味**:
– カラーコードはスコア範囲を示しています。黄色は高スコアを示し、紫は低スコアを示しています。この色の変化から、時間帯によってスコアが異なることがわかります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– データは日付と時間の2つの軸に分かれています。時間帯によるスコアの変動が観察されますが、日付による変動はこのグラフからは判断しにくいです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間帯ごとのスコア変動が大きいため、特定の時間帯にスコアが大幅に変動する可能性があります。この時間帯の活動やイベントがスコアに影響しているかもしれません。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 大きなスコアの変動は、社会活動が特定の時間帯に集中していることを示唆しています。この情報は、市場戦略やサービス提供時間の最適化に役立つ可能性があります。夜間の高いスコアは、特定の社会イベントや仕事の終わりに関連している可能性があります。
全体として、このヒートマップは、特定の時間帯における社会的な活動レベルや関心事の変動を視覚的に示しており、効果的な時間管理やリソースの配置に役立つ情報を提供します。
全WEI項目 相関ヒートマップ
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド:**
– このヒートマップは時系列データではなく、WEI項目間の相関を示しているため、特定のトレンド（上昇、下降、周期性）は直接的には見られません。
2. **外れ値や急激な変動:**
– ヒートマップ内の青色が目立つ箇所は、他の多くの項目との相関が負であることを示しています。特に「社会WEI（社会基盤・教育機会）」と他の項目との関係は、特にマイナスの相関が強い（-0.90以上）です。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 色の濃淡は相関の強さを示しています。赤色は強い正の相関、青色は負の相関を表しています。1に近い値は非常に強い相関を示します。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 各項目間には非常に高い正の相関が見られることから（特に個人WEIや社会WEI関連の項目間）、これらの項目は同じような影響を受けやすい、または互いに関連していると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 大部分の項目は非常に高い正の相関（0.9以上）を示していますが、「社会WEI（社会基盤・教育機会）」は全体的に他の項目との相関が低く、中でも一部の項目に対しては強い負の相関があります。
6. **直感的な感覚とビジネスや社会への影響:**
– このヒートマップから直感的に感じられるのは、教育機会などの社会基盤に関する要因が他の幸福や生活の質に関連した要因と必ずしも一致しない可能性があるということです。これは教育機会が他の要素とは独立して動く可能性や、逆に他の要素に影響を及ぼす可能性を示唆しています。
– ビジネスや社会的には、「社会基盤・教育機会」の強い負の相関を調査することで、教育や社会基盤の改善が他の生活要素にどう影響を与え、どのような政策が必要かを再考するきっかけとなるかもしれません。
このヒートマップの情報は、政策立案や社会改善プログラムの策定において非常に重要な指標となり得ます。
WEIスコア分布比較（箱ひげ図）
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
箱ひげ図におけるトレンドは時系列ではなく、各カテゴリのスコア分布を示しています。しかし、全体的なスコアの傾向を見ると、ほとんどのカテゴリでスコアが0.6から0.9の範囲に集中していることがわかります。
### 2. 外れ値や急激な変動
外れ値は特に目立ちません。ほとんどのカテゴリーでひげの範囲内に収まっていますが、いくつかのカテゴリ（例えば「個人WEI（心理的ストレス）」）でスコアの変動が大きいことが確認できます。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **箱**: 各カテゴリ内でのデータの中間範囲(第1四分位数から第3四分位数)。
– **線 (中央値)**: 各カテゴリの中央値を示しています。
– **ひげ**: データの全範囲を示し、箱の範囲外に広がる値の分布を示します。
– **色**: 各カテゴリの視覚的区別を助けていますが、特定の意味はありません。
### 4. 複数の時系列データの関係性
時系列データではなく、異なるカテゴリのスコアの分布を比較していますが、「個人WEI平均」と「社会WEI平均」の比較を見ると、分布の傾向が似ていることがわかります。
### 5. 相関関係や分布の特徴
相関関係を直接示すグラフではないですが、同じ個人や社会に関するカテゴリのスコアが似たような分布を持つことが見て取れます。
### 6. 直感的・ビジネス/社会への影響
直感的に感じるのは、特定の項目（例えば「持続可能性と自律性」や「公平性・公正さ」）が他の項目に比べてスコアが高いことです。これは、これらの要素が生活の質において重要視されていることを示している可能性があります。ビジネスや社会への影響として、これらの要素を支援する政策やサービスが求められるかもしれません。
全体として、このグラフは生活の中での特定の要素がどのように評価されているかを視覚的に理解する手助けをしています。
WEI構成要素 主成分分析（PCA）
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– このグラフは主成分分析（PCA）を表しており、時間的なトレンドは含まれていません。データの分散の方向と強さを示します。
2. **外れ値や急激な変動**
– プロットポイントは3つあり、それぞれ異なる位置に分布しています。急激な変動や外れ値は見られませんが、分布が明確に異なる3つのクラスタが形成されています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 横軸（第1主成分）はデータの97%の分散を説明し、縦軸（第2主成分）は3%を説明しています。これにより第1主成分がデータの構造において主要な役割を果たしていることがわかります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時系列データではなく、各データポイントの相対的な位置やクラスター構造を示しています。それぞれ別のカテゴリーや要因を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 第1主成分に沿った明確な広がりが見られ、データの主要な変動軸が視覚化されています。第2主成分での変化は少ないため、主に第1成分によって特徴付けられます。
6. **直感的な洞察と影響**
– この図は、特定の変数や観察がどのようにお互いに関連しているかを視覚化するもので、包括的な画像ではなく要因や属性の相対的な重要性を把握するのに役立ちます。ビジネスや社会では、PCAを用いてデータの次元を削減することで、分析や意思決定が簡略化される可能性があります。たとえば、製品市場では消費者の購買行動を理解するのに役立てたり、健康データでは重要な要素の特定に利用されたりします。
この分析は、どの要素が最も重要であり、どの要素が無視または削除できるかを示すことで、効率的なデータ活用に寄与します。
本分析には、実績AI・予測AI・比較AI（前年比較）、説明可能AI（xAI/3σ誤差）に加え、線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の**複数の機械学習モデルによる予測**を統合し、社会の変化を多角的に可視化しています。また、時系列データの詳細な傾向を捉えるための**異常検知**と**季節性分解（STL）**、さらに多変量データの構造を明らかにするための**主成分分析（PCA）**も導入しました。
各モデルの予測が実績とどのように異なるか、そしてどのモデルが最も高い精度で未来を予測しているかをご確認ください。表示されているデータ点やラベルに注目することで、より深い分析が可能です。インタラクティブグラフでは、直接操作して詳細な情報にアクセスできます。
